烟叶烤制过程中阶段特征图像识别算法研究

2.2 对一份图片分别进入RGB通道处理，处理前先进行巴特沃斯低通滤波或中值滤波（普遍认为巴特沃斯低通滤波效果更好，如采用中值滤波经重庆大学杨阳[3]等人反复试验测试得出采用5 X 5邻域的中值滤波效果较好），再分别求出其红绿蓝分量特征值。红绿蓝三色特征值分别达到146、115、43时可以认为烟叶是烤制完成的干筋状态。三色中有一色不符合即为未完成，删除旧图像后从新提取新的图像进行检测。颜色识别还可以利用二值化，当三色中不符合要求的点数少到一定值后，可以认为烟叶烤制完成。

2.3 当烟叶的颜色达标后，对所保存的另一张相同图像只使用其R分量做下述处理，提取其形态学特征（烟叶颜色不能达标时此步骤直接略去）：

①在配置OpenCV库函数的C语言编辑器中使用Sobel 算子或Canny 算子等提取图像边缘，如需使用C语言编程，可以考虑在配置好OpenCV库函数的C语言编辑器下运行Sobel算子函数，郑州大学郭明儒[4]曾给出如下计算方法：cvSobel（const CvArr* src， CvArr* dst， int xorder， int yorder， int aperyure_size=3）； src：输入图像；dst：输出图像； xorder：x方向上的差分阶数； yorder：y方向上的差分阶数； aperyure_size：扩展Sobel核的窗口阶数，必须是1，3，5，7。

②提取后的图像需要经过1～2次开运算腐蚀膨胀消除噪声后提取主筋，再利用Hough变换提取出烟叶的主脉部分。提取后的纹理与上文表格中提到的纹理熵等进行比较，如果其取值在合理范围内，就说明烤制完成。

3 针对所使用的算法编制相应的处理程序

3.1 MATLAB编程

（1）图像读取与存储：

读取f=imread（‘C：＼Users＼Administrator＼1.jpg’）；

存储imwrite（f，’C：＼Users＼Administrator＼Desktop’）

for i=1：10

str=[‘C：＼Users＼Administrator＼Desktop＼img’，num2str（i），’.tif’]；

f=imread（str）；

end

（2）滤波：

>> w=ones（2）；

>> g1=imfilter（f，w，’replicate’）；

>> subplot（2，2，1）；imshow（f）；title（‘origin image’）；

>> subplot（2，2，2）；imshow（g1）；title（‘smooth image’）；

>> g2=medfilt2（f（：，：，1），[4，4]）；

>> subplot（2，2，3）；imshow（g2，[]）；title（‘med filter’）；

>> se=strel（‘square’，4）；

>> g3=imclose（f（：，：，1），se）；

>> subplot（2，2，4）；imshow（g3，[]）；title（‘imclose’）；

（3）形态学分析：条纹间距

>> f4=f2（50：350，200：300）；

>> figure，imshow（f4）；

>> [r，c]=find（f4==1）；

（4）阈值化：

>> f=im2double（f（：，：，1））；

>> subplot（2，2，1）；imshow（f）；title（‘origin iamge’）；

>> [gv t]=edge（f，’sobel’）；

>> subplot（2，2，2）；imshow（gv，[]）；title（‘sobel’）；

>> [gf t]=edge（f，’log’）；

>> subplot（2，2，3）；imshow（gf，[]）；title（‘log’）；

>> [gc t]=edge（f，’canny’）；

>> subplot（2，2，4）；imshow（gc，[]）；title（‘canny’）；

3.2 C语言编程

上述过程均可采用C语言实现，如：

阈值化：

void CZqlView：：OnThresh（）

{CZqlDoc* pDoc = GetDocument（）；

if （！（pDoc->m_Dib.GetHandle（））） return；

int iWidth = pDoc->m_Dib.GetWidth（）；

int iHeight = pDoc->m_Dib.GetHeight（）；

int iBitsWidth = pDoc->m_Dib.GetBitsWidth（）；

LPSTR lpStartBit = pDoc->m_Dib.GetPixelBit（）；

int i，j，n=0；

unsigned char * lpPixel；

for （i=0；im_Dib.GetHandle（））） return； CDIB Dib=pDoc->m_Dib； int iWidth = Dib.GetWidth（）； int iHeight = Dib.GetHeight（）； int iBitsWidth = Dib.GetBitsWidth（）；

LPSTR lpStartBitb =Dib.GetPixelBit（）；LPSTR lpStartBits =pDoc->m_Dib.GetPixelBit（）；

int i，j，k，m，n； int c[9]； unsigned char * lpPixelb； unsigned char * lpPixels； double dp=0；

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